ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Multi-classifier Method based on Normal and Weighted Voting for Breast Cancer Mammogram Images Detection

المؤلف الرئيسي: Karrar, Samar Mohamed Osman (Author)
مؤلفين آخرين: Abdalla, Ali Ahmed Alfaki (Advisor) , Abd Elgabar, Eltyeb E. (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2019
موقع: الخرطوم
الصفحات: 1 - 82
رقم MD: 1140878
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة النيلين
الكلية: كلية علوم الحاسوب وتقانة المعلومات
الدولة: السودان
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
LEADER 03962nam a22003257a 4500
001 1530762
041 |a eng 
100 |9 612197  |a Karrar, Samar Mohamed Osman  |e Author 
245 |a Multi-classifier Method based on Normal and Weighted Voting for Breast Cancer Mammogram Images Detection 
260 |a الخرطوم  |c 2019 
300 |a 1 - 82 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة النيلين  |f كلية علوم الحاسوب وتقانة المعلومات  |g السودان  |o 0513 
520 |a يحدث سرطان الثدي عندما تبدأ خلايا الثدي بالنمو والانقسام بصورة غير مفهومة ولا يمكن السيطرة عليها وهو السرطان الأكثر شيوعا بين النساء وثاني مسبب للوفاة بين النساء. لم تكتشف أسباب الإصابة بسرطان الثدي حتى الآن ولكن الاكتشاف المبكر للسرطان عامل مهم للعلاج وكلما تم الاكتشاف مبكرا كان العلاج أسهل. تصنيف الصور الطبية من قبل الطبيب المختص قد يستهلك الزمن الطريقة التقليدية في خصوصا أن الاكتشاف المبكر عامل مهم جدا في العلاج. الفكرة الأساسية لهذا البحث هو اقتراح مصنف متعدد لتصنيف الصور باستخدام خمسة مصنفات Decision Tree, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Artificial Neural Network, Bayes Naïve ثم تصنيفها كصور حميدة أو خبيثة بالاعتماد على التصويت بينها. قد استخدمنا التصويت لأنه يعطي نتايج أكثر دقة من الاعتماد على مصنف واحد. تم استخدام طريقتين للتصويت: الطريقة الأولى ال Normal Voting يتم فيها التصويت بين المصنفات بطريقة عادية وهي أخذ رأي الأغلبية كقرار نهائي، الطريقة الثانية الWeighted Voting يتم تنفيذ كل مصنف 10 مرات ويتم تخزين أفضل دقة تم الحصول عليها ثم إعطاء كل مصنف عدد مختلف من الأصوات اعتمادا على دقته ثم التصويت بينهم. تحتوي هذه الدراسة على اربعة مراحل تبدأ بمرحلة جمع الصور (Dataset) التي تحتوي على 119 صورة. ومن ثم مرحلة تهيئتها (ROI) واستخلاص الخصائص Feature Extraction)) ثم مرحلة التصنيف بخمسة مصنفات مختلفة (SVM, BNC, KNN, DT, KNN) والتصويت بطريقتين (normal وweighted) بين نتائج هذه المصنفات إنتهاءا بمرحلة تقييم النتيجة. أفضل نتيجة تصويت تم الحصول عليها بطريقة ال weighted voting هي 0.945%، وأفضل نتيجة تم الحصول عليها بطريقة ال normal voting هي 0.8085%. 
653 |a المؤسسات العلاجية  |a سرطان الثدي  |a الاكتشاف المبكر  |a صور الماموجرام  |a أمراض النساء 
700 |9 594222  |a Abdalla, Ali Ahmed Alfaki  |e Advisor 
700 |9 612201  |a Abd Elgabar, Eltyeb E.  |e Advisor 
856 |u 9818-006-004-0513-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9818-006-004-0513-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9818-006-004-0513-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9818-006-004-0513-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9818-006-004-0513-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9818-006-004-0513-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9818-006-004-0513-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9818-006-004-0513-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9818-006-004-0513-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9818-006-004-0513-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1140878  |d 1140878 

عناصر مشابهة